본 논문에서는 비음수 행렬 분해 (NMF) 기법을 이용하여 단일 채널에서 배경음 성분을 추출하는 알고리즘에 대해 서술한다. 이러한 배경음 성분 추출은 오디오 업믹싱 시스템을 고려하여 개발되었으며, 기존의 연구를 통하여 분리된 배경음 신호가 업믹싱 시스템에 적용될 경우 공간감을 향상시킬 수 있다는 사실이 이미 확인된 바 있다. 다만 기존의 기법은 음향 신호를 모두 축적하여 일괄적으로 처리해야 한다는 단점이 있어, 스트리밍 시스템이나 디지털 시그널 프로세서 (DSP) 등을 이용한 시스템에서 사용되기 어렵다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위하여 실시간 비음수 행렬 분해 기법을 이용한 배경음 추출 시스템을 고안하여 실험하였다. 실험에서 처리된 음원을 스펙트럼 평활도를 이용하여 분석한 결과, 고안된 배경음 추출 시스템이 기존의 일괄 추출 시스템과 유사한 정도로 배경음 성분을 추출했음을 확인할 수 있었다.
M채널 NPR(Near-Perfect Reconstruction) pseudo-QMF(Quadrature Mirror Filter) 뱅크의 설계는 일반적으로 SF(Spectral Factorization) 접근 방식을 혼합하여 많이 사용하며, 분리와 합성 필터들은 프로토타입 저역통과 필터(prototype lowpass filter : p-LPF)를 코사인 변조하여 사용한다. 그러나 이 방식은 $2M^{-th}$ 대역 필터 $G(z)=z^{-(N-1)}H(z^{-1})H(z)$의 SF 방식에 의해 p-LPF H(z)을 설계하기 때문에 p-LPF가 선형위상을 갖지 못할 뿐만 아니라 진폭왜곡이 최적화되지도 않았다. 따라서 대부분의 방법들이 재생 진폭왜곡 보다는 중첩상쇄왜곡을 줄이기 위한 p-LPF 설계를 제안하였다. 본 논문에서는 NPR pseudo-QMF 뱅크 구현에 필요한 p-LPF 설계를 위해 폐쇄형전달함수를 갖는 선형위상의 Maxflat(maximally flat) FIR 필터를 이용하는 새로운 방식을 제안하였다. 또한 폐쇄형주파수함수를 이용하여 $2M^{-th}$ 대역 필터 $G(z)=H^2(z)$로 표현되는 2M개 채널들의 전체진폭응답이 단일응답을 갖도록 p-LPF H(z)을 최적화하는 방법이 제안되었다. 실험 결과 시스템 최대진폭 왜곡이 $3.5{\times}10^{-4}\;({\simeq}-70dB)$보다 적고 각 분리 및 합성 필터들의 저지대역 감쇠가 -100dB 이상의 매우 뛰어난 NPR pseudo-QMF 뱅크 설계가 가능함이 증명되었다.
본 논문에서는 주파수 영역에서 협대역 신호를 광대역으로 확장하는 새로운 인공 대역 확장 기술을 제안한다. 제안한 기술은 협대역 신호를 여기 신호와 스펙트럼 포락선 성분으로 분리하고, 주파수 영역에서 각각 독립적인 방법으로 확장한다. 여기 신호는 저대역의 하모닉 구조가 고대역에서 유지되도록 확장하고, 스펙트럼 포락선은 부대역별 에너지를 기반으로 NMF방법으로 확장한다. 마지막으로 시간 축에서 프레임 사이의 상관관계를 기반으로 스펙트럼 위상을 결정하여 최종 광대역 신호를 생성한다. 주관적 청취 평가를 통하여 제안한 방법으로 대역 확장된 신호가 원 협대역 신호보다 음질이 향상된 것을 확인하였다.
This Paper presents a general algorithm for the parameter estimation of an antoregressive moving average process observed in additive white noise. The algorithm is based on the Gauss-Newton recursive prediction error method. For the parameter estimation, the output measurement is modelled as an innovation process using the spectral factorization, so that noise free RPE ARMA estimation can be used. Using apriori known properties leads to algorithm with smaller computation and better accuracy be the parsimony principle. Computer simulation examples show the effectiveness of the proposed algorithm.
In this paper, some rules for auto- tuning of feedback-feedforward controller in variable load and disturbance are presented. The parameters of feedback PID controller are determined by heuristic rules based on input regulation experiment, and the parameters of feedforward controller are determined by result rules based on spectral factorization, minimum variance, and polynomial equation. These heuristic and result rules are used as an element of the feedback loop in an auto-tuning feedback-feedforward controller. The robust and accurate control performance is demonstrated by computer simulation.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제4권2호
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pp.111-133
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2000
A Legendre spectral tau approximation scheme for solving the two-dimensional stationary incompressible Stokes equations is considered. Based on the vorticity-stream function formulation and variational forms, boundary value and normal derivative of vorticity are computed. A factorization technique for matrix stems based on the Schur decomposition is derived. Several numerical experiments are performed.
본 논문에서는 단일 채널 다성 음악에서 리듬 악기 신호를 블라인드 (blind) 방식으로 추출하는 방법을 제안한다. 상업적으로 판매되는 음악 신호는 대부분 2개 이하만의 혼합된 채널 형태로 사용자에게 제공되는 반면, 그 혼합 채널 신호에는 각각 가창 음원 (vocal)을 비롯한 많은 종류의 악기가 포함되어 있는 형태이다. 따라서, 혼합 신호의 개수가 음원 개수와 같거나 더 많은 상황을 가정하는 기존의 음원 분리 방법처럼, 혼합 환경이나 신호의 통계적 특성을 모델링하는 것 보다는, 특정 음원의 고유 특성을 활용하는 것이 이처럼 적은 개수의 혼합 신호만을 가지고 있는 환경 (underdetermined)에 더욱 적합하다. 본 논문에서는 다른 화성 악기와 혼합되어 있는 상창에서 리듬 악기 음원만을 추출하는 것을 목표로 한다. 비음수 행렬 인수분해 (NMF: Nonnegative Matrix Factorization)의 변형된 알고리즘인 비음수 행렬의 부분적 공동 분해 (NMPCF: Nonnegative Matrix Partial Co-Factorization)가 입력 행렬의 시간적인 속성과 주파수적인 속성에서 다양한 관계성을 분석하기 위해 활용된다. 또한 특정 시간 단위로 입력 신호를 파편화 (segmentation)하고, 파편들에서 반복적으로 발생하는 성분을 리듬 악기가 공통적으로 포함하고 있는 특성이라고 가정한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적으로 받아들여질 수 있을 정도의 성능을 보여주지만, 기본적으로는 사전 정보를 활용하는 타악기 음원 분리 방식보다 우수하지는 않다. 그러나 블라인드 방식의 특성상, 사전 정보를 획득한기에 용이하지 않은 경우, 또는 사전 정보와 현격히 다른 리듬 악기가 연주되는 경우 등에 보다 유연하게 대응할 수 있다.
This study describes a hydraulic fluid property compensator under the various operating conditions. Because hydraulic fluid systems have much more excellent features than other control systems, they are used in many fields. However, the characteristics of hydraulic fluid are changed due to various operating conditions. This phenomenon is called uncertainty. Especially, bulk modulus is considered as the most dominant parameter in this study. Under the wide range of temperature and pressure, bulk modulus is changed. In order to overcome the uncertainty, $H_{\infty}$ technique will be used for this study. Spectral factorization, model-matching problem and controller parametrization are also applied to achieve the desired robust control action. Designed controller using the $H_{\infty}$ technique, is adopted for the hydraulic fluid valve-motor system.
본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)를 이용한 음성향상 기법을 다루고 있다. 음성과 잡음에서 적절한 훈련을 통해 각각의 기저(basis) 행렬을 구하고 이 행렬들을 이용하여 두 음원을 분리 하는 것이다. 이 때 훈련으로부터, 시간 흐름에 따른 기저 사용량의 변화량을 각기 독립적인 가우시안 모델들로 만들고, 이를 이용하여 매 시간 프레임에서 주어진 모델들에 일정 가중치만큼 가까워지는 방향으로 최적화를 수행하였다. 또한 매 시간 얻은 NMF의 부호화 행렬의 결과를 이전 시간 프레임의 부호화 행렬 값과 평활화(smoothing) 과정을 수행하였다. 향상 과정에서는 Log-spectral Amplitude를 이용하여 이득(gain) 함수를 구하였다. 실험 결과에서는 PESQ 값을 지표로 사용하였고, 기존의 NMF를 이용한 음성 향상 보다 이 두 과정을 적용한 방법이 뛰어남을 확인 했다.
인지증을 유발하는 원인은 알츠하이머병(Alzheimer's Disease: AD)과 혈관성 인지증(vascular Dementia: VD)이 가장 높은 비율을 차지한다. 본 논문에서는 측정된 라만 스펙트럼에서 AD, VD, 정상(NOR: normal)을 분류하기 위해 변별력 있는 영역을 조사하고, 특징 변환을 이용한 분류 실험 결과를 제시하였다. 혈소판으로부터 측정한 라만 스펙트럼은 먼저 smoothing을 적용한 다음 배경 잡음을 제거하고 스펙트럼의 기준 피크를 중심으로 그 위치를 정렬하였고 minmax 방법을 사용하여 정규화 하였다. 전처리를 거친 스펙트럼은 AD와 VD, NOR를 변별하기 가장 용이한 영역을 결정하기 위해 조사되었으며, 그 결과 725-777, 1504-1592, 1632-1700 $cm^{-1}$ 영역에서 스펙트럼이 많은 차이를 보임을 확인하였다. 분류 실험은 선택한 각 영역에 대하여 PCA(principal component analysis)와 NMF(nonnegative matrix factorization) 방법을 적용하여 얻은 특징을 이용하여 행하였다. 총 327개의 라만 스펙트럼에 대한 MAP(maximum a posteriori probability) 분류 실험 결과에 따르면, 본 연구에서 제안된 국부 영역 변환 특징을 사용했을 때 평균 92.8 %의 분류율을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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